电力系统中长期负荷及特性预测软件

叙述华中电力集团公司技术中心所开发的“电力系统中长期负荷及特性预测”软件以及其中有关负荷特性预测的部分预测方法。这些方法的采用,使得过去在预测实践中比较难以操作的负荷特性预测变得简单易行。这对全面开展负荷预测工作实践有着重要的意义。该负荷预测软件,功能齐全,操作灵活,使用方便,适用于各种不同类型的用户。     

一种电力系统中长期负荷预测的新思路

近年来，全国大部分地区的电力需求情况发生了明显的变化，中长期负荷预测困难加大，传统的预测思路很难得到可信度较高的预测结果。文中首先阐述了传统预测思路的难点，并对人脑的预测过程进行了分析，进而提出了一种新的电力负荷成分划分方法，在此基础上提出一种简单、可靠、灵活的预测思路。具体算例表明，这种方法可以有效提高预测精度。     

中长期负荷预测模型的扩展策略

提出中长期负荷预测模型的扩展策略。该策略不仅可对现有预测方法进行改造，也可构造新预测方法。对已有预测模型通过适当扩展其可变参数数目，可增加模型自由度，提高参数估计效果和历史数据拟合精度。在进行新模型求解时，为避免最否最速下降法等直接优化方法陷入局部最优解，采用遗传算法进行模型参数辨识，从而获得更好的拟合效果。     

中长期电力负荷灰色预测的新方法探讨

提出了灰色预测的一种新方法——二次迭代拟合方法。该方法是在原有GM(1，1)模型的基础上，直接采用原始数据将模型进行二次迭代拟合，使得参数的值达到最佳。根据“远小近大”的思想，在拟合中使用了加权最小二乘法，并对预测结果进行二次修正。实例分析结果表明，此方法提高了精度，是一种理想的预测方法。     

可变参数无偏灰色模型的中长期负荷预测

由于传统灰色预测模型固有的偏差和模型参数的固定选择，导致预测精度较低，不适应中长期负荷预测，对传统模型进行改进，包括对历史数据的平滑处理，模型参数修正，等维新息数据处理和对预测值的修正等，改进后的模型能够较好的预测中长期负荷。     

电力系统中长期负荷预测方法发展探讨

中长期电力负荷预测的主要工作是预测未来几月、几年甚至更长时间段内的电力负荷的时间和空间分布,对于制定电力系统发展规划及燃料计划等具有重要指导作用。为充分利用现有研究成果,分析了中长期负荷预测的特点和现有成熟方法,分类讨论了各中长期负荷预测方法的适用条件和存在的问题。重点讨论了将主动配电网、电力大数据与云计算、空间电力负荷预测、数据预处理、预测误差评估和概率性负荷预测等纳入未来的中长期负荷预测方法研究体系中的必要性和重要意义,探讨了中长期负荷预测方法未来的研究重点及方向。     

基于物元理论的中长期电力负荷预测综合模型研究

介绍了将物元分析理论应用于电力系统中长期负荷预测,在对物元关联函数进行了改进的基础上,构建了中长期电力负荷的物元综合预测模型。该模型应用于我国某实际系统,算例分析表明,应用物元模型能对电力系统中长期负荷进行较为精确的预测,物元分析理论在负荷预测领域具有广阔的应用前景。     

电力系统月负荷的季节性周期预测模型

应用移动平均数字滤波的方法,将电力系统月负荷分解成长期趋势项和季节周期项,提出了月负荷的季节性周期预测模型和估计模型参数的方法;并以实例加以说明.     

基于负荷空间分布预测的电网规划方法研究(I)中长期负荷预测

介绍一种新型的电网规划方法。文章分为5部分，本期刊登第1部分，具体探讨电力系统的中长期负荷预测方法，先用一种基于系统动力学建模和模糊浆类的方法进行负荷预测，之后应用传统的回归分析方法对其进行校验，最后通过优化组合的方法获得电力系统总量负荷的预测结果。这种方法既有相关分析结果，也有递推的预测结果，能减少人为因素对负荷预测的影响，获得科学的预测结果。     

模糊理论在中长期负荷预测中的应用

本文先介绍三种用模糊理论进行中长期负荷预测的方法的数学模型，即模糊指数平滑法，模糊线性回归法和模糊聚类预测法，然后以邢台地区实际预测为例，给出预测结果，并对三种方法进行了比较和误差分析，实践证明了这三种方法具有比传统方法预测精度高、预测误差小的优点，应予推广使用。     

电力系统中长期负荷预测软件包的开发

作者开发了基于Windows操作平台的电力系统中长期负荷预测软件包。该软件包分为原始数据处理、负荷预测、预测结果处理三个模块，各模块相互独立，易于扩充。在该软件包预测结果处理三个模块，各模块相互独立，易于扩充。在该软件包建立的负荷预测的模型库具有分析、计算快速，检验方法多、结果输出形式多样的特点。模型库具有智能化的专家系统，可以针对不同地区的具体情况进行调整，适用范围广泛。最后以某地区的需电量历史数据为例，选择了5种不同模型进行了预测，并与综合模型的预测结果进行了分析和比较。分析表明该软件包人机界面友好、选用模型合理、预测结果精度较高，能够满足当今快速发展的电力市场对于电力负荷预测的精度的要求，并解决了当前电力系统中一些负荷预测软件可操作性不强，模型适用范围小的问题。     

电力系统短期负荷预测的高木-关野模型研究

电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义，利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向。本文在传统的BP神经网络基础上，提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型一高木一关野模型，以某供电局2000年的负荷实测值建立模型，进行了负荷预测，与实际值进行比较分析表明，这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度，具有一定的研究价值。     

电力系统短期负荷预测中非线性模型的研究与应用

介绍了时间序列分析中的一类非线性模型-SETAR模型的特点及其建 模，将这一模型应用于电力系统的短期日负荷预报。这种模型可以描述一些非 线性的时间序列，在负荷序列波动较大时仍能进行很好的预测，实例计算结果 表明预测精度满足要求，证实了将这一模型应用于电力系统短期负荷预测是可 行的。     

超短期负荷预测在发电市场中的应用

阐述了超短期负荷预测在实时发电市场中的重要性。在充分研究和比较多种超短期负荷预测方法的基础上,提出了适合发电市场的综合预测方法;解决了负荷伪数据处理的问题;文中介绍的超短期负荷预测已成功应用于浙江发电市场中。     

地区电网短期负荷预测系统的研究

本文根据吉林市电网的实际情况,研究开发了一个地区电网短期负荷预测系统。该系统包括多种负荷预测方法,可以使运行人员根据负荷变化的具体情况选择预测方法或采用几种方法的组合进行加权预测。文中对各种方法的预测结果进行了分析与对比,并在此基础上分析了影响负荷影响精度的主要原因。软件包具有良好的人机界面,实用性强,已在吉林市供电公司运行较长时间,为运行人员的负荷预测工作提供了有力的支持。     

中长期日负荷曲线预测的研究

针对我国电力部门所积累的基础数据，提出了一种基于用电结构分析的日负荷曲线预测方法，在建模时引进了灰色系统的思想，对原始数据作了生成处理，所建立的数学模型物理意义明确、表达方式简捷，并针对其特点提出了有效的求解方法，通过实例计算表明算法的有效性。     

电力系统短期负荷预测方法综述

从短期负荷预测在能量管理系统中的重要作用出发,对负荷的特性、负荷预测的建模要求、影响模型预测精度的因素、各预测模型的原理、预测模型的改进方法以及能量管理系统中负荷预测模块的软件实现作了概述。     

短期负荷预测的综合模型

进行实际短期负荷预测时,对某个固定的地区,用不同预测方法可能得到不同的预测结果。文中基于对这些不同的预测结果的分析,提出了以得到一个唯一的综合预测曲线为目标的优化模型。根据模式识别的基本原理,这个新型以待预测民历史日绵最佳匹配为原则,通过虚拟预测结果与实际负荷曲线数据的误差平方和的最小化,可以得到综合模型中各种单一预测结果所占的权重值大小。实际算例研究表明,综合模型的预测结果优于各种单一方法的预测     

电力系统短期负荷预报的几种改进手段

采用时间序列法(ARMA)对电力系统进行短期负荷预报，着重研究了负荷样本伪数据的处理以 及如何建立从自动搜索定阶到节假日预报一整套的程序化模型，所编制程序在HP486 PC机上 获得通过。采用负荷数据为上海某供电局1995年5月份小时负荷报表，预报结果的日平均误 差为1%～3%，最大误差不超过5%。     

基于分形的电力系统负荷预测

本文提出了一个基于分形的电力系统负荷预测新方法,它根据分形拼贴定理求取一个与负荷历史记录相近的吸引子的迭代函数系统（ＩＦＳ）以建立预测模型实现对未来电力负荷的预测,实例计算表明,该方法精度高,速度快,不存在收敛问题,且数据收集简便,因此有很好的实用价值。